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Enregistrement W2028339849 · doi:10.1115/1.4002496

Optimal Design of Onshore Natural Gas Pipelines

2011· article· en· W2028339849 sur OpenAlexafffundabout
Wenxing Zhou, Maher Nessim

Notice bibliographique

RevueJournal of Pressure Vessel Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMarine and Offshore Engineering Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOptimal designPipeline transportReliability engineeringMonte Carlo methodMathematical optimizationEngineeringConstraint (computer-aided design)Computer scienceMathematicsStatisticsEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The optimal design level for onshore natural gas pipelines was explored through a hypothetical example, whereby the pipe wall thickness was assumed to be the sole design parameter. The probability distributions of the life-cycle costs of various candidate designs for the example pipeline were obtained using Monte-Carlo simulation. The life-cycle cost included the cost of failure due to equipment impact and external corrosion, and the cost of periodic maintenance actions for external corrosion. The cost of failure included both the cost of fatality and injury as well as the cost of property damage and value of lost product. The minimum expected life-cycle cost criterion and stochastic dominance rules were employed to determine the optimal design level. The allowable societal risk level was considered as a constraint in the optimal design selection. It was found that the Canadian Standard Association design leads to the minimum expected life-cycle cost and satisfies the allowable societal risk constraint as well. A set of optimal designs for a risk-averse decision maker was identified using the stochastic dominance rules. Both the ASME and CSA designs belong to the optimal design set and meet the allowable societal risk constraint.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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